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Título : Desarrollo de una red neuronal para la clasificación y reconocimiento del lenguaje de signos ecuatoriano.
Director(es): Rivas, David
Autor: Guanoluisa Mendoza, Johana Fernanda
Zapata Sarzosa, María Belén
Palabras clave : SENSOR GESTUAL
REDES NEURONALES
COMUNICACIÓN NO VERBAL
Fecha de publicación : 5-feb-2018
Editorial: Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Extensión Latacunga. Carrera de Ingeniería en Electrónica e Instrumentación.
Citación : Guanoluisa Mendoza, Johana Fernanda. Zapata Sarzosa, María Belén (2018). Desarrollo de una red neuronal para la clasificación y reconocimiento del lenguaje de signos ecuatoriano. Carrera de Ingeniería Electrónica e Instrumentación. Departamento de Eléctrica y Electrónica. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Extensión Latacunga.
Abstract: El presente trabajo propone un Sistema Inteligente de Aprendizaje Colaborativo Apoyado por Computador (CSCL) capaz de realizar el reconocimiento de gestos estáticos, dinámicos y patrones numéricos (1-9) del lenguaje de señas básico Ecuatoriano, el Sistema Inteligente está orientado a niños, jóvenes y adultos que puedan o no presentar discapacidad auditiva; la pantalla principal presenta al usuario tres modos de aprendizaje, modo letras ordenadas, el cual consiste en ordenar las letras del abecedario en forma ascendente (A-Z), modo letras desordenadas presenta 10 configuraciones aleatorias y finalmente modo fuga de letras en donde el usuario debe completar la letra faltante de una palabra, para lo cual tiene una pista relacionada directamente con la palabra con un límite de tiempo de 30s presentando una puntuación al final, según el Glosario Básico de Lengua de Señas Ecuatoriana “Gabriel Román” las configuraciones alfabéticas se realizan con la mano derecha, y los patrones numéricos se realizan con mano izquierda. Para lograr este tipo de reconocimiento se hace uso de tecnología gestual, la cual ha permitido contar con dispositivos que pueden hacer rastreo tridimensional de la mano completa, dando información específica de puntos relevantes tales como las falanges, tamaño de los dedos, centro de la palma, orientación con respecto a los ejes. Los datos de las configuraciones del abecedario y los patrones numéricos del lenguaje de señas son almacenados en una base de datos creada dentro de un servidor web, el entrenamiento de la neurona para el reconocimiento es desarrollado en un software de procesamiento matemático.
URI : http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/13965
Aparece en las colecciones: Tesis - Carrera de Ingeniería Electrónica e Instrumentación (ESPEL)

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